Распознавание животных на камерах фото-ловушках

1.

Распознавание
животных на
камерах ф отоловушках
В этой презентации рассматриваются,
варианты использования нейросетей
распознования образов для распознавания
животных на изображениях камеры фотоловушки.

2.

Цель презентации
1
Узнать, как распознавание
животных на камерах фотоловушках может помочь в научных
2
Ознакомиться с принципами и
алгоритмами распознавания
изображений животных.
исследованиях.
3
Показать практические примеры применения технологии распознавания
животных на камерах фото-ловушках.

3.

Принципы распознавания
изображений
Машинное обучение
Характеристики животных
Использование алгоритмов
Определение уникальных
машинного обучения для обучения
характеристик, таких как форма, цвет
компьютеров распознаванию
и текстура, для идентификации
животных.
видов.
Большие объемы данных
Обработка больших объемов данных с помощью специальных алгоритмов.

4.

Алгоритмы и модели распознавания
животных
1
Нейронные сети
Применение многослойных нейронных сетей для распознавания изображений
животных с высокой точностью.
2
Глубокое обучение
Обучение нейронных сетей на основе методов «глубокого обучения» для
распознавания животных.
3
Алгоритмы поиска
Применение алгоритмов поиска для локализации и идентификации животных на
изображениях.

5.

Преимущества использования
камер фото-ловушек
Бесконтактное наблюдение
Непрерывное наблюдение
Способность наблюдать и изучать
Возможность записывать активность
дикую природу без прямого
животных в течение 24 часов в сутки.
воздействия.
Автоматический анализ
Возможность автоматически анализировать полученные данные и распознавать
животных.

6.

Практические примеры распознавания
животных на камерах
Использование камер фото-
Ведение наблюдений за
Распознавание и
ловушек для отслеживания и
белыми медведями в
исследование ленивцев на
защиты тигров в дикой
удаленных районах с
фото-ловушках в тропических
природе.
помощью камер.
лесах.

7.

Ограничения и вызовы при
распознавании животных
1
Сложная среда
Сложности при распознавании
Разнообразие видов
животных в сложных условиях, таких
2
как плохая освещенность или
плотная растительность.
Необходимость учитывать различные
виды и подвиды животных для
более точного распознавания.
3
Переобучение
Риск переобучения моделей на
ограниченныx наборf[ данных и их
неверной интерпретации.

8.

Выводы и рекомендации
Распознавание животных на камерах фото-ловушках открывает
возможности для научных исследований, сохранения
биоразнообразия и охраны дикой природы. Но для достижения
наилучших результатов необходимо дальнейшее совершенствование
алгоритмов и моделей для достижения более высокой точности
распознавания.